論文の概要: An Interpretable Loan Credit Evaluation Method Based on Rule Representation Learner

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.00731v1
• Date: Mon, 3 Apr 2023 05:55:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-04 16:35:23.495698
• Title: An Interpretable Loan Credit Evaluation Method Based on Rule Representation Learner
• Title（参考訳）: 規則表現学習者に基づく解釈可能なローン債権評価方法
• Authors: Zihao Chen, Xiaomeng Wang, Yuanjiang Huang, Tao Jia
• Abstract要約: 我々は、Lending ClubデータセットのRRL(Rule Representation)に基づいて、本質的に解釈可能なモデルを設計する。 トレーニング中、私たちは以前の研究から、バイナリウェイトを効果的にトレーニングするためのトリックを学びました。 本モデルは,ポストホック法により生成された説明の正当性を検証するために用いられる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.08640000394814
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The interpretability of model has become one of the obstacles to its wide application in the high-stake fields. The usual way to obtain interpretability is to build a black-box first and then explain it using the post-hoc methods. However, the explanations provided by the post-hoc method are not always reliable. Instead, we design an intrinsically interpretable model based on RRL(Rule Representation Learner) for the Lending Club dataset. Specifically, features can be divided into three categories according to their characteristics of themselves and build three sub-networks respectively, each of which is similar to a neural network with a single hidden layer but can be equivalently converted into a set of rules. During the training, we learned tricks from previous research to effectively train binary weights. Finally, our model is compared with the tree-based model. The results show that our model is much better than the interpretable decision tree in performance and close to other black-box, which is of practical significance to both financial institutions and borrowers. More importantly, our model is used to test the correctness of the explanations generated by the post-hoc method, the results show that the post-hoc method is not always reliable.
• Abstract（参考訳）: モデルの解釈性は、ハイステイクフィールドにおける幅広い応用の障害の1つとなっている。 解釈可能性を得る一般的な方法は、まずブラックボックスを構築し、次にポストホックメソッドを使って説明することである。 しかし,ポストホック法による説明は必ずしも信頼できない。 代わりに、レンディングクラブデータセットのためのrrl(rule representation learner)に基づいた本質的な解釈可能なモデルを設計する。 具体的には、特徴はそれぞれの特性に応じて3つのカテゴリに分けられ、それぞれ3つのサブネットワークを構築することができ、それぞれが単一の隠蔽層を持つニューラルネットワークに似ているが、等価にルールのセットに変換できる。 トレーニング中、私たちは以前の研究からバイナリ重みを効果的にトレーニングするためのトリックを学びました。 最後に,本モデルと木モデルを比較した。 その結果, 金融機関と借入業者の両方にとって実用上重要なブラックボックスに近い, 性能上, 解釈可能な決定木よりも, はるかに優れたモデルが得られた。 さらに,本モデルはポストホック法で生成された説明の正確性をテストするために用いられ,ポストホック法が必ずしも信頼できるとは限らないことを示す。

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